2、MURPHY的物理设置详解

MURPHY的物理设置详解

1. MURPHY的物理配置

MURPHY系统是专门为探索多连杆臂的感觉-运动学习和控制的运动学方法而设计的。该系统的核心组件包括一个真实的摄像机(JVC彩色视频摄像机)和一个真实的机器人手臂(Rhino XR-3机器人手臂)。摄像机对准机器人手臂,只使用肩部、肘部和腕关节,使得手臂可以在摄像机的2D图像平面内移动,距离为7英尺。

关键配置参数

参数名称 描述
摄像机型号 JVC彩色视频摄像机
机器人手臂型号 Rhino XR-3
使用的关节 肩部、肘部和腕关节
移动平面 摄像机的2D图像平面
移动距离 7英尺

这种配置允许研究人员在实际环境中测试和验证基于视觉的运动规划算法。摄像机捕捉到的手臂图像为算法提供了视觉反馈,从而指导手臂的动作。

2. 视觉反馈机制

为了简化图像处理并提高计算效率,MURPHY的手臂上附有白色斑点。当图像进行阈值处理时,只有这些白色斑点会出现在图像中。这种方式允

MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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